cv2.threshold函数用法

cv2.threshold函数用于二值化图像，将图像像素值大于阈值的部分赋值为一个指定的值，小于等于阈值的部分赋值为另一个指定的值。函数的使用方法如下：

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

其中，src是输入的图像，thresh是阈值，maxval是二值化后的最大值，type是二值化的类型。retval是阈值，dst是输出的二值化图像。

type参数有以下几种取值：

- cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的部分赋值为maxval，小于等于阈值的部分赋值为0。
- cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值的部分赋值为0，小于等于阈值的部分赋值为maxval。
- cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值的部分赋值为阈值，小于等于阈值的部分不变。
- cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值的部分不变，小于等于阈值的部分赋值为0。
- cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值的部分赋值为0，小于等于阈值的部分不变。

例如，将一幅灰度图像二值化：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)
retval, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('binary image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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cv2.threshold使用方法全部

cv2.threshold()是OpenCV中用于图像二值化的函数。它的使用方法如下：

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

参数解释：

- `src`: 输入的图像，必须是单通道灰度图像。
- `thresh`: 阈值，用于将图像二值化，取值范围为0-255。
- `maxval`: 当像素值大于阈值时，所赋的值，取值范围为0-255。
- `type`: 二值化操作的类型，有以下几种：

- `cv2.THRESH_BINARY`: 当像素值大于阈值时，所赋值为`maxval`，否则为0。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`: 当像素值大于阈值时，所赋值为0，否则为`maxval`。
- `cv2.THRESH_TRUNC`: 当像素值大于阈值时，所赋值为阈值，否则不变。
- `cv2.THRESH_TOZERO`: 当像素值大于阈值时，不变，否则为0。
- `cv2.THRESH_TOZERO_INV`: 当像素值大于阈值时，为0，否则不变。

返回值：

- `retval`: 阈值，返回实际使用的阈值。
- `dst`: 输出的二值化图像。

示例：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 读入灰度图像
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 二值化操作
ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)  # Otsu二值化操作
cv2.imshow('Threshold', thresh1)
cv2.imshow('Otsu Threshold', thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，`cv2.THRESH_BINARY`和`cv2.THRESH_BINARY_INV`分别使用了二值化和Otsu二值化操作。

cv.threshold函数怎么使用

cv.threshold函数用于对一张灰度图像进行阈值处理，将像素值大于或小于指定阈值的像素进行二值化处理，通常用于图像分割、边缘检测等应用。

该函数的使用方法如下：

ret, binary = cv.threshold(src_img, thresh, maxval, type)

- src_img：输入的灰度图像；
- thresh：指定的阈值，可以是一个数值或者是一个函数，用于自动计算阈值；
- maxval：二值化后像素的最大值，通常为255；
- type：阈值处理的类型，包括：cv.THRESH_BINARY、cv.THRESH_BINARY_INV、cv.THRESH_TRUNC、cv.THRESH_TOZERO、cv.THRESH_TOZERO_INV、cv.THRESH_MASK、cv.THRESH_OTSU等。

其中，返回值ret为计算得到的阈值，binary为二值化后的图像。

例如，以下代码对一张灰度图像进行二值化处理：

import cv2 as cv
img = cv.imread('example.jpg', 0)  # 读入灰度图像
ret, binary = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)  # 二值化处理
cv.imshow('binary image', binary)  # 显示二值化后的图像
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用cv.imread函数读入一张灰度图像，然后使用cv.threshold函数对图像进行二值化处理，将像素值大于127的设为255，小于等于127的设为0，最后使用cv.imshow函数显示二值化后的图像。